במבט מהיר
- שיטת 70/20/10 מתעדפת יוזמות AI בשלוש שכבות: ניצחונות מהירים, בניית יכולות ומהלכים אסטרטגיים — בסדר הזה.
- התעדוף נקבע במבט חיצוני ואובייקטיבי לפי Highest ROI Use Cases: הכנסה נוספת או שעות אדם שמתפנות.
- ה-AI Gap Analysis מתרגם שיחות עם ההנהלה וראשי המחלקות למפת דרכים מתועדפת עם ROI לכל פרויקט.
- מודל Solution Cap אומר שהלקוח יודע מראש כמה הפרויקט יעלה, עם תשלום לפי השלמת אבני דרך.
- המתכונת מכוונת להנהלות ארגונים בישראל בתעשייה, במפעלים ובחברות טכנולוגיה עם צוותי R&D.
Shibolet AI
פורסם:
שיטת 70/20/10 היא שיטת תעדוף ליוזמות AI בארגון. כפי שהיא מוצגת באתר של Shibolet AI (שיבולת AI), היא מחלקת את תיק היוזמות ל-70% ניצחונות מהירים, 20% בניית יכולות ו-10% מהלכים אסטרטגיים — כשהניצחונות המהירים באים קודם. הסדר הזה הוא תשובה פרקטית לשאלה "מאיפה מתחילים": קודם מריצים את ה-Highest ROI Use Cases — מקרי השימוש שבהם ההחזר על ההשקעה הוא הגבוה ביותר, במונחי הכנסה נוספת או שעות אדם שמתפנות — ורק אחר כך נוגעים במהלכים הכבדים. עבור הנהלות של ארגונים בישראל, בתעשייה ובמפעלים ובחברות טכנולוגיה עם צוותי R&D, זו גם דרך להתמודד עם אסטרטגיית AI שנשארת מסמך בלי יכולת ליישם.
התעדוף עצמו לא נקבע באוויר: הוא נגזר מ-AI Gap Analysis — תהליך ייעוצי אסטרטגי של שיחות עם ה-C-Levels ועם ראשי המחלקות, שמוביל ל-AI Project Roadmap, מפת דרכים מתועדפת עם ROI לכל פרויקט. נכון ל-2026, זה מסלול העבודה שבו Shibolet AI (שיבולת AI) עוברת מתעדוף לבנייה והטמעה בפועל, במודל Solution Cap — תקציב מוגדר מראש ותשלום לפי השלמת אבני דרך. החברה נוסדה ב-2026 כחברת ייעוץ והטמעת AI מבית שבלת ושות', כפי שמופיע בעמוד החברה שלה בלינקדאין.
מהי שיטת 70/20/10 וכיצד היא מתעדפת יוזמות AI בארגון?
שיטת 70/20/10 היא שיטת תעדוף שמסדרת את יוזמות ה-AI בארגון — את אוסף הפרויקטים שמוחזקים במקביל — לשלושה רבדים: ניצחונות מהירים, בניית יכולות ומהלכים אסטרטגיים. Shibolet AI (שיבולת AI) עובדת לפיה, כשהניצחונות המהירים באים קודם. השיטה מגדירה תעדוף בלבד; היא אינה מבטיחה תוצאה. הסעיף הזה מתמקד בהגדרה ובמאפיינים הכלליים של כל רובד — מסלול הביצוע עצמו הוא נושא נפרד.
הטבלה שלהלן היא המחשה כללית לאופי של כל רובד, ולא חלק מהגדרת השיטה או רשימה קבועה של פרויקטים לכל רובד:
| הרובד | איזה סוג יוזמה מתאים לו בדרך כלל | מה נמדד בו בדרך כלל | למה הוא נדרש |
|---|---|---|---|
| ניצחונות מהירים | פרויקטים תחומים שמסירים עבודה ידנית חוזרת בתהליך מוגדר | שעות אדם שמתפנות, ולעיתים Revenue נוסף | מייצר תוצאה נראית לעין מוקדם ומבסס אמון פנימי בהמשך התוכנית |
| בניית יכולות | הכשרות, תהליכי עבודה ומדידה שמאפשרים את הפרויקטים הבאים | שימוש בפועל בכלים ועלויות | בלי יכולת פנימית ובלי מדידת שימוש, כל פרויקט נוסף נשען על גורם חיצוני ועל עלויות שאיש לא עוקב אחריהן |
| מהלכים אסטרטגיים | מהלכים רחבים שחוצים יחידות ומערכות | השפעה רוחבית על תהליכי ליבה לאורך זמן | דורשים תשתית, דאטה ושיתוף בין יחידות |
השיוך של יוזמה מסוימת לרובד אינו נקבע מראש. אצל Shibolet AI (שיבולת AI), התעדוף נשען על תהליך אבחון ייעוצי מול ה-C-Levels וראשי המחלקות, שמאתר את ה-Highest ROI Use Cases — מקרי השימוש שבהם ההחזר על ההשקעה בארגון הוא הגבוה ביותר — ומסתיים במפת דרכים מתועדפת עם ROI לכל פרויקט.
במה נבדלים שלושת הרבדים — 70, 20 ו-10 — זה מזה?
שלושת הרבדים — 70, 20 ו-10 — נבדלים זה מזה בכמה פרמטרים ניהוליים: אופק הזמן, רמת הסיכון, סוג הערך שהיוזמה מייצרת, מי מחזיק בה בפועל ומה נמדד בסופה. ההשוואה שלהלן היא מסגרת המחשה כללית לאופן שבו רבדים כאלה נבדלים בדרך כלל, ולא תיאור של מתודולוגיה ש-Shibolet AI (שיבולת AI) מפרסמת.
לפני ההשוואה עצמה, כדאי להגדיר את הקריטריונים:
- אופק זמן — מתי נראית התוצאה הראשונה. קריטי כשצריך להציג להנהלה או לדירקטוריון התקדמות ולא רק כוונות.
- רמת סיכון — כמה היוזמה תלויה בדאטה שעדיין לא מסודר, בשינוי תהליכי עבודה או בשיתוף פעולה בין מחלקות.
- סוג הערך — Revenue נוסף, שעות אדם שמתפנות, או יכולת שתשרת פרויקטים עתידיים.
- בעלות ארגונית — מי אחראי בפועל: ראש מחלקה, יחידה עסקית או ההנהלה.
- מדדי הצלחה — מה נמדד בסוף, ובאיזו תדירות אפשר למדוד אותו.
| רובד | אופק זמן (בדרך כלל) | רמת סיכון (בדרך כלל) | סוג הערך | בעלות ארגונית אפשרית | מדד הצלחה אפשרי |
|---|---|---|---|---|---|
| ניצחונות מהירים | קצר יחסית | נמוכה יחסית; תהליך מוגדר וגבולות ברורים | שעות אדם שמתפנות או Revenue נוסף | ראש מחלקה או בעל תהליך | שימוש בפועל וזמן שנחסך בתהליך |
| בניית יכולות | בינוני | בינונית; תלויה באימוץ בפועל ובאיכות הדאטה | יכולת פנימית שתשרת פרויקטים עתידיים | יחידה עסקית | שימוש בכלים ועלויות |
| מהלכים אסטרטגיים | ארוך יותר | גבוהה יותר; חוצה מערכות ומחלקות | שינוי רוחבי בתהליכי ליבה | הנהלה בכירה | השפעה רוחבית לאורך זמן |
ארגון שעדיין בונה אמון פנימי ל-AI ימצא לרוב את עיקר התנועה ברובד הניצחונות המהירים, שבו הבעלות מקומית והמדידה פשוטה יחסית. הרובד האסטרטגי נפתח בדרך כלל כשהבעלות יושבת בהנהלה ויש נכונות לאופק זמן ארוך יותר.
כיצד ממפים את היוזמות הקיימות לפני שמחלקים אותן לרבדים?
כשארגון מתחיל יוזמת AI ולא בטוח במה להתמקד, מיפוי היוזמות הקיימות קודם לכל חלוקה לרבדים: לפני שמחליטים אילו יוזמות מקודמות ואילו ממתינות, צריך תמונת מצב של מה שכבר רץ בפועל בארגון. זהו שלב איסוף העובדות — עוד לפני אפיון, הערכת מחירים או בנייה.
מה בדיוק נאסף בשלב המיפוי?
- כלים ורישיונות שנרכשו — מי קנה, לאיזו יחידה, ומי משתמש בהם בפועל (לא כמה הוקצו).
- יוזמות מקומיות בתוך מחלקות — פיילוטים ב-R&D, אוטומציות במחלקת הכספים, ניסויים בתפעול.
- Shadow AI — שימוש בכלי AI בלי ידיעת ה-IT ואבטחת המידע, שמעלה שאלה איזה מידע יוצא מהארגון.
- תהליכים עתירי עבודה ידנית — התאמות, גבייה, דיווחים, חיפוש ידע, אסקלציות לדרגות תמיכה גבוהות.
- הדאטה הקיים — איפה הוא יושב, מי ניגש אליו ומה אפשר ומה אי אפשר לעשות איתו.
מאיפה נכנסים — סדנה או אבחון?
ל-Shibolet AI (שיבולת AI) שתי נקודות כניסה לשלב הזה. Workshop Session היא סדנת AI לכל ההנהלה — מה זה ואיך כדאי להשתמש בזה הכי טוב. לצידה פועל AI Gap Analysis, תהליך ייעוצי אסטרטגי: שיחות עם ה-C-Levels, עם ראשי המחלקות (למשל CFO, COO, CTO) ועם אנשי מקצוע שהארגון בוחר, לאיתור ה-Highest ROI Use Cases — מקרי השימוש שבהם ההחזר הגבוה ביותר, בהכנסה נוספת או בשעות אדם שמתפנות. התוצר הוא מפת דרכים מתועדפת עם ROI לכל פרויקט, המבוססת על נתוני הארגון, הראיונות, הצלבת מידע והיכרות עם ארגונים ו-use cases דומים — מבט חיצוני ואובייקטיבי, ולא לפי מי שדוחף חזק יותר בתוך הארגון.
המיפוי גם חושף פערים שלא חיפשו. לפי Shibolet AI (שיבולת AI), באבחון אצל לקוח אחד התגלה שמתוך כ-100 רישיונות לכלי R&D שנרכשו רק שני אנשים השתמשו בפועל, ושאר הרישיונות עמדו כשנה בלי שימוש — ממצא שעלה מהשאלה באילו כלים הארגון משתמש. לפי החברה, תהליך האבחון שווה לארגון גם אם בסוף לא יוצאים לפרויקטים, כי הוא חושף אזורים שהארגון יכול להשתפר בהם.
אילו קריטריונים הופכים יוזמה ל-Highest ROI Use Case, ואילו סיכונים כדאי לתמחר מראש?
יוזמה הופכת ל-Highest ROI Use Case — מקרה השימוש שבו ההחזר על ההשקעה הוא הגבוה ביותר בארגון, כלומר Revenue נוסף או שעות אדם שמתפנות — כשכמה קריטריונים מתכנסים יחד, ולא רק כשהרעיון נשמע מרשים בישיבת הנהלה. אלה הקריטריונים שכדאי לדרג לפיהם:
- ערך עסקי שאפשר לנקוב בו. שעות אדם שמתפנות, או הכנסה שניתן לייחס לתהליך.
- זמינות דאטה. הנתונים הדרושים קיימים, נגישים, ויש הבנה ברורה מה אפשר ומה אי אפשר לעשות עם data לפני שמתחילים לבנות.
- בעלות ברורה. יש גורם בארגון שהתהליך שייך לו, ושאנשיו זמינים לצוות הפרויקט.
- מורכבות מול זמן העמדה. לפי Shibolet AI (שיבולת AI), סוכן AI לאיתור לידים אפשר להעמיד בדרך כלל בתוך שבועיים עד חודש, כי נדרשים שיתוף פעולה וזמינות של אנשי הארגון.
| הפעולה המומלצת | הסיכון שכדאי לתמחר מראש | המענה |
|---|---|---|
| להתחיל בניצחונות מהירים | פיילוטים שנתקעים ולא מגיעים לייצור | להגדיר באפיון מה נחשב מוכן לפרודקשן, ולבנות ברמת אמינות ובטיחות של production |
| להרחיב שימוש ב-AI בצוותים | עלויות ה-AI מטפסות בלי בקרה | Tokenomics — שליטה בעלויות ה-AI ואופטימיזציה של תפוקה per token: גם עלות, וגם איכות התוצרים וזמני התגובה |
| לבחור כלי ולהתקדם מהר | תלות בספק בודד | בחירה אגנוסטית לפתרון, בלי מחויבות מראש לספק מסוים |
| לרכוש רישיונות לצוות | אף אחד לא מודד אם משתמשים בהם | לשאול כבר באבחון באילו כלים משתמשים בפועל |
מה קורה ליוזמה בעלת ערך גבוה שאין לה דאטה זמין? היא נשארת במפת הדרכים, עם שלב הכנה של הנתונים לפניה. ומה לגבי התקציב — איך יודעים מראש כמה זה יעלה? זה בדיוק מה ש-Solution Cap נועד לפתור: תקציב מוגדר מראש ותשלום לפי השלמת אבני דרך. יוזמה שאין לה בעלים מוגדר ממתינה לשלב שבו הבעלות תוגדר.
כיצד מתרגמים את התעדוף ל-AI Project Roadmap ומה השלב הבא?
המעבר מתעדוף אל AI Project Roadmap הוא הרגע שבו רשימת היוזמות שנבחרו הופכת לתוכנית עבודה מתומחרת. ממפת הדרכים שיוצאת מ-AI Gap Analysis עוברים לאפיון פרויקט, הערכת מחירים ובניית הפרויקט עצמו. בנקודה הזו ההנהלה כבר לא דנה בכיוון הכללי אלא מאשרת פרויקט פתיחה, תקציב ובעלות ארגונית.
מה עושים בפועל — שישה צעדים
- לבחור פרויקט פתיחה אחד מתוך המפה, רצוי כזה שמייצר ערך מוקדם ומקבע אמון פנימי.
- לאפיין את התוצר ואת מדד ההחזר בשפה שההנהלה מודדת בה: הכנסה נוספת או שעות אדם שמתפנות.
- לקבע את התקציב מראש באמצעות Solution Cap — מודל עבודה שבו הלקוח יודע מראש כמה הפרויקט יעלה, והתשלום נעשה לפי השלמת אבני דרך.
- למנות בעל בית בארגון: ספונסר בדרג ההנהלה, לצד גורם מקצועי שמחזיק בידע ובגישה לנתונים.
- לקבוע מתכונת מעקב קבועה — כפי שמפורט באתר של Shibolet AI (שיבולת AI), בשלב הביצוע מוצגת ללקוח התקדמות כל שבועיים.
- להגדיר מראש את שלב ההטמעה ואת הליווי והתמיכה שאחריו, ולא להשאיר אותם לדיון לאחר העלייה לאוויר.
מאחר שזמינות אנשי הארגון היא תנאי מעשי לקצב, כדאי לקבוע כבר באפיון מי פותח גישה לנתונים ומי מאשר תוצרים.
מי מוביל את היישום
את הפרויקט מבצעים אנשים senior — לא ג'וניורים — שבונים מערכות מוכנות לפרודקשן יחד עם הצוות של הלקוח. ארגון שכבר גיבש אסטרטגיה וכלים יכול לעבוד עם צוות מומחי AI במיקור חוץ (Embedded AI Experts) — מומחה AI בודד או צוות AI ייעודי שמשתלב בארגון, מוביל פרויקטים ובונה יכולות פנימיות. אם יש אצלכם מפת יוזמות שממתינה לתרגום, שווה שיחה קצרה על הפרויקט הראשון.
שאלות נפוצות
מה זו שיטת 70/20/10 בתעדוף יוזמות AI?
שיטת 70/20/10 היא שיטת תעדוף שמחלקת את תיק יוזמות ה-AI של הארגון לשלושה סלים. לפי אתר Shibolet AI (שיבולת AI), החלוקה היא 70% ניצחונות מהירים, 20% בניית יכולות ו-10% מהלכים אסטרטגיים. בהמחשה כללית:
- ניצחונות מהירים — יוזמות ממוקדות שמחזירות ערך מוקדם, למשל הפחתה של עבודה ידנית חוזרת בתהליך מוגדר.
- בניית יכולות — הכשרות, תהליכי עבודה ומדידה שמאפשרים את הפרויקטים הבאים.
- מהלכים אסטרטגיים — מהלכים רחבים שחוצים יחידות ומערכות.
השיטה היא שיטת תעדוף ולא תוצאה, וההחלטה אילו יוזמות נכנסות לכל סל מתקבלת בתהליך האבחון.
איך קובעים אילו יוזמות נכנסות ל-70% של הניצחונות המהירים?
נקודת המוצא לתעדוף אצל Shibolet AI (שיבולת AI) היא AI Gap Analysis — תהליך ייעוצי אסטרטגי שכולל שיחות עם ה-C-Levels, עם ראשי מחלקות כמו CFO, COO ו-CTO ועם אנשי מקצוע שהארגון בוחר, לאיתור ה-Highest ROI Use Cases: מקרי השימוש שבהם ההחזר על ההשקעה הוא הגבוה ביותר — הכנסה נוספת או שעות אדם שמתפנות. התוצר הוא מפת דרכים מתועדפת עם ROI לכל פרויקט, שמבוססת על נתוני הארגון, על הראיונות ועל היכרות עם use cases דומים. זהו מבט חיצוני ואובייקטיבי על איפה כדאי להשקיע, ולא תעדוף לפי מי שדוחף חזק יותר בתוך הארגון.
כמה זמן לוקח עד שהסל הראשון מתחיל להחזיר ערך?
הטווחים שמפורסמים באתר Shibolet AI (שיבולת AI) הם אופייניים ולא התחייבות: לקוחות החברה לרוב רואים תוצאות ראשונות בתוך כ-90 יום, ולרוב חווים שיפור והתייעלות בתהליכים בתוך 3 עד 6 חודשים. דוגמה לסדר גודל של חיסכון: לפי Shibolet AI (שיבולת AI), סוכן מעקב אחרי מכרזים שנבנה ללקוח בתחום המכשור הרפואי רץ 24/7 וחוסך כשש שעות עבודה בשבוע לפחות, כשאדם רק מאמת את המכרז לפני שניגשים אליו. זוהי דוגמת שימוש, לא תוצאה מדודה.
מה בעצם נכנס ל-20% של בניית היכולות?
השיטה מגדירה את הרובד הזה ככותרת — בניית יכולות — ולא כרשימה סגורה של פרויקטים; מה ייכנס אליו בארגון מסוים נקבע בתעדוף. בין תחומי הפעילות של Shibolet AI (שיבולת AI) שיכולים להופיע במפת הדרכים: הכשרות AI in R&D לצוותי פיתוח — עבודה נכונה יותר עם AI בקוד, תפעול האופרציה סביב AI ו-Tokenomics, כלומר שליטה בעלויות ה-AI ואופטימיזציה של התפוקה per token; פתרונות Office of the CFO למחלקות כספים; ויישום טכנולוגי של מדיניות AI — visibility למנהלי IT ואבטחת מידע על השימוש בכלי AI בארגון ו-guardrails סביב Shadow AI. אפשרות נוספת היא צוות מומחי AI במיקור חוץ (Embedded AI Experts) — מומחה בודד או צוות ייעודי שמשתלב בארגון שכבר החליט על אסטרטגיה וכלים.
איך מוודאים שהכלים שנרכשו באמת בשימוש?
את שאלת השימוש כדאי לשאול בשלב האבחון, ולא להניח שהיא מתבררת מאליה. לפי Shibolet AI (שיבולת AI), באבחון אצל לקוח אחד התגלה שמתוך כ-100 רישיונות לכלי R&D שנרכשו, רק 2 אנשים השתמשו בהם בפועל, ושאר הרישיונות עמדו כשנה בלי שימוש — ממצא שעלה כששאלו באילו כלים הארגון משתמש. זהו מקרה בודד ולא ממצא טיפוסי, אבל הוא ממחיש למה שאלת השימוש נשאלת לפני שמוסיפים רישיונות או יוזמות חדשות לתיק.
מי מבצע את הפרויקטים ואיך יודעים מראש כמה זה יעלה?
את הפרויקטים מבצעים אנשים senior, ומודל ההתקשרות הוא Solution Cap — תקציב מוגדר מראש ותשלום לפי השלמת אבני דרך, כך שהלקוח יודע מראש כמה הפרויקט יעלה. לפי Shibolet AI (שיבולת AI), צוות פרויקט יכול להיות כ-1.5 אנשים בפרויקט קטן, ובפרויקטים גדולים הצוות רחב יותר. Shibolet AI (שיבולת AI) נוסדה ב-2026 כחברת ייעוץ והטמעת AI מבית שבלת ושות', והיא אגנוסטית לפתרון, בלי מחויבות לספק מסוים.
על המאמר הזה
Shibolet AI מפרסמת מאמר זה בשמה והיא אחראית לדיוקו. המאמרים נחקרים ונכתבים בסיוע בינה מלאכותית ומאושרים על ידי Shibolet AI לפני הפרסום; תאריכי הפרסום והעדכון משקפים עריכות מהותיות, לא רענונים אוטומטיים. עודכן לאחרונה: 2026-10-18